Développement d'un cadre d'IA : gestion des risques liés à l'intelligence artificielle
Les agences mondiales et les gouvernements ont marqué l’histoire en convenant d’instructions pour Intelligence artificielle développement et déploiement avec des principes de sécurité dès la conception pour la première fois. Le 26 novembre 2023, Département de la sécurité intérieure des États-Unis (DHS) Agence de cybersécurité et de sécurité des infrastructures (CISA) et le Royaume-Uni Centre national de cybersécurité (NCSC), en collaboration avec 21 autres agences mondiales, a publié Lignes directrices pour le développement de systèmes d'IA sécurisés, qui aidera les développeurs à intégrer les décisions de cybersécurité à chaque étape du processus de développement.
Ces lignes directrices régissent tous les systèmes développés avec l’intelligence artificielle ou un cadre d’IA.
Mais, qu'est-ce qu'un framework d'IA?
Qu'est-ce qu'un framework d'IA ?
Les frameworks et bibliothèques d'IA sont des collections de codes et d'outils pré-construits qui simplifient la création d'applications d'IA. Ils permettent aux développeurs de se concentrer sur la personnalisation des solutions en fonction de leurs besoins spécifiques plutôt que de partir de zéro.
Ces cadres sont essentiels pour la mise en œuvre d’algorithmes complexes d’apprentissage automatique (ML) et d’apprentissage profond, y compris le développement de réseaux neuronaux, qui sont essentiels dans des tâches telles que la reconnaissance d’images et le traitement du langage naturel.
Plus précisément, les cadres d’apprentissage profond fournissent l’infrastructure nécessaire à la formation de réseaux neuronaux profonds à plusieurs couches et permettent au logiciel d’apprendre et de prendre des décisions comme le feraient les humains.
D’autre part, les cadres d’apprentissage automatique offrent des algorithmes et des techniques essentiels pour une gamme d’applications allant de la classification aux systèmes de recommandation, rendant le processus de développement plus efficace.
Grâce à ces outils avancés, vos développeurs peuvent réduire considérablement le temps, l’argent et les ressources nécessaires au développement de logiciels d’IA.
Les avantages de l'utilisation des cadres d'IA
Rentabilité
Comme mentionné précédemment, les frameworks intègrent du code pré-compilé et d'autres outils facilitant vos projets d'intelligence artificielle. Ainsi, vous n'avez pas besoin d'investir autant de temps et de main-d'œuvre dans le développement de votre application. En utilisant un framework, vous créez des applications d'IA plus rapidement. Vos développeurs n'ont pas besoin d'écrire autant de code de A à Z, et vous obtenez des résultats plus sophistiqués plus efficacement.
Rationalisation du développement d'applications
Les frameworks d'IA vous fournissent des algorithmes, des utilitaires de traitement de données et des techniques d'optimisation. Ces éléments sont pré-implémentés et prêts à l'emploi, ce qui simplifie le processus de développement. Vos développeurs peuvent ainsi se concentrer sur la résolution des défis ou des tâches spécifiques, sans se laisser submerger par la complexité de l'implémentation des algorithmes d'IA et de ML.
Gain de temps
Les frameworks d'IA offrent un environnement de développement complet, doté d'outils de débogage, de test et de visualisation des données. Cette infrastructure simplifie et accélère l'ensemble du processus de développement, de la création au déploiement, permettant ainsi aux développeurs de gagner du temps. Ils peuvent sélectionner et personnaliser ces modèles pour leurs projets spécifiques au lieu de les créer de toutes pièces.
Pourquoi les lignes directrices pour le développement d’un cadre d’IA sont-elles importantes ?
L'IA se développe rapidement et, sans surveillance adéquate, elle présente des risques importants pour la sécurité publique. Ces lignes directrices constituent des étapes essentielles vers l'adoption de cette approche. aborder la cybersécurité dans le cadre de son développement à travers le monde.
Ces directives font suite à la publication par les États-Unis d'une Décret exécutif sur l'IA qui soutient le développement et le déploiement sûrs et sécurisés des technologies d'IA. En octobre, le président Joe Biden a publié un décret ordonnant au DHS de promouvoir l'adoption de normes de sécurité et de sûreté de l'IA à l'échelle mondiale. Avec un délai d'exécution aussi court, la collaboration rapide du DHS ne fait que souligner l'importance d'atténuer les risques liés à l'IA pour garantir la sécurité, la fiabilité et la fiabilité des systèmes d'intelligence artificielle.
Objectifs clés des lignes directrices pour le développement de l'intelligence artificielle
Les lignes directrices portent sur quatre domaines clés pour le processus de développement de l’intelligence artificielle :
- Conception sécurisée
- Développement sécurisé
- Déploiement sécurisé
- Exploitation et maintenance sécurisées
Chaque section met en évidence les moyens de réduire les risques de cybersécurité et de mettre en œuvre des principes de sécurité dès la conception lors du développement de l'IA, ce que la CISA recommande vivement.
Conception sécurisée
Cette phase encourage les développeurs à réfléchir aux considérations de sécurité dès le début du processus de développement — également appelé «sécurisé par conception".
Il s'agit de l'étape où vous effectuerez des évaluations des risques et une modélisation des menaces afin d'identifier les menaces et vulnérabilités potentielles. Ces faiblesses détermineront les types d'attaques auxquelles votre application pourrait être confrontée et la manière de les atténuer. Vous réfléchirez également aux fonctionnalités de sécurité pouvant être intégrées à la conception à ce stade.
Développement sécurisé
Une application présentant des bugs dans son code et des failles dans sa logique peut représenter un risque de sécurité. Pour minimiser ces risques, vous devez écrire et tester votre code de manière sécurisée. Cela signifie que vous devez vérifier l'ensemble des bibliothèques, frameworks et services tiers. Vous devez également disposer d'une documentation complète du processus de développement et gérer votre dette technique.
Déploiement sécurisé
Protégez les environnements matériels et logiciels lorsque vous êtes prêt à déployer votre application. Ces environnements incluent les serveurs, les bases de données et les réseaux. Les directives de déploiement sécurisé incluent la protection de l'infrastructure et des modèles contre les compromissions, les menaces ou les pertes ; le développement de processus de gestion des incidents et la publication responsable.
Exploitation et maintenance sécurisées
Une fois l'application déployée, vous devrez surveiller votre système pour réagir aux menaces de sécurité en temps réel et effectuer des mises à jour régulières pour corriger les vulnérabilités qui apparaissent. Vous devez également partager les informations sur les menaces récentes et les bonnes pratiques de sécurité avec votre organisation et vos partenaires commerciaux.
Cadres de développement d'IA commerciaux et open source populaires
Choisir le bon framework peut être crucial pour le développement d'applications d'intelligence artificielle. Des bibliothèques Python aux outils d'IA complets, vous disposez d'un large choix d'options.
Voici quelques-uns des frameworks et bibliothèques les plus populaires que vous pouvez utiliser pour former et déployer des applications d'IA :
PyTorch
PyTorch est un outil développé à partir de Torch, une bibliothèque d'apprentissage automatique open source. Il est excellent pour la recherche universitaire et les applications industrielles. Il est reconnu pour sa capacité à accélérer la transition des prototypes de recherche aux déploiements en production.
Scikit-Learn
Scikit-Learn est un framework open source reconnu pour sa simplicité. Il offre des outils complets d'apprentissage automatique, ce qui en fait le point de départ idéal pour les débutants souhaitant se lancer dans l'IA et l'apprentissage automatique avec Python.
TensorFlow
TensorFlow de Google intègre des outils d'intelligence artificielle complets pour l'entraînement et le déploiement de modèles sur différentes plateformes. Polyvalent et évolutif, il est un choix de choix pour les développeurs souhaitant créer des applications sophistiquées.
Keras
Keras propose une API fonctionnant sur TensorFlow et d'autres frameworks. Réputée pour sa simplicité d'utilisation et sa rapidité d'expérimentation, elle permet aux développeurs de créer et de tester efficacement des modèles d'apprentissage profond, simplifiant ainsi le processus de l'idée au résultat final.
Longue chaîne
LongChain repousse les limites IA générativeIl fournit des outils avancés qui s'attaquent à des tâches complexes de compréhension du langage.
Visage étreint
Hugging Face a fait des merveilles pour le traitement du langage naturel grâce à sa bibliothèque Transformers, qui rend le traitement du langage naturel de pointe accessible à l'ensemble de la communauté de l'IA. L'entreprise se concentre sur des outils conviviaux pour les innovations basées sur le langage.
OpenNN
OpenNN est spécialisé dans les réseaux de neurones. Il propose un framework haute performance pour les développeurs axés sur l'analyse de données et le machine learning. Ce framework est conçu pour ceux qui recherchent l'efficacité et la précision dans leurs modèles.
OpenAI
OpenAI est reconnu pour ses modèles GPT. Leader de l'innovation en IA, il propose des outils performants et responsables. Cet outil démocratise l'accès aux technologies avancées et favorise l'application et la recherche à grande échelle en IA.
PyBrain
PyBrain offre une approche simple du développement en intelligence artificielle, en privilégiant la simplicité d'utilisation à des fins pédagogiques et le prototypage rapide. Il est conçu pour les débutants et les chercheurs qui explorent les concepts fondamentaux de l'IA.
IBM Watson
IBM Watson propose des solutions d'IA d'entreprise, combinant des frameworks d'IA robustes avec l'expertise d'IBM. La solution s'adresse aux entreprises à la recherche d'applications d'IA fiables, évolutives et performantes.
Boîte à outils cognitive Microsoft (CNTK)
CNTK de Microsoft optimise les performances des applications d'apprentissage profond, notamment sur les systèmes multi-GPU. Il est donc adapté aux projets d'IA de recherche et d'entreprise.
DL4J (Deeplearning4j)
DL4J apporte l'apprentissage profond à l'écosystème Java. Il offre une plateforme complète pour développer, entraîner et déployer des modèles d'intelligence artificielle en entreprise.
Théano
Bien qu'il ne soit plus en développement actif, Theano a jeté les bases de l'IA moderne, en fournissant une bibliothèque puissante pour un calcul numérique efficace.
MXNet
MXNet excelle en termes d'évolutivité et d'efficacité, soutenu par une communauté dynamique. C'est un framework de choix pour les développeurs à la recherche de solutions d'IA multiplateformes performantes.
Café
Caffe est spécialisé dans la rapidité et la modularité des applications de vision par ordinateur. Il facilite l'expérimentation réseau et le traitement rapide des données.
XGBoost
XGBoost excelle dans la gestion des données structurées pour l'apprentissage automatique, connu pour son efficacité et ses performances dans les scénarios d'apprentissage automatique compétitifs.
Chaque framework offre des capacités uniques, répondant à divers aspects du développement de l'IA, des réseaux neuronaux et de l'apprentissage en profondeur au traitement du langage naturel et à la vision par ordinateur, guidant les développeurs dans la sélection des outils appropriés pour leurs projets d'IA.
Comment BigID contribue à l'adoption de l'IA, à la réduction des risques et à la sécurisation du développement de l'IA
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